Статистика инфляции. Социально-экономическая сущность инфляции. Статистическое изучение инфляции

Страницы работы

22 страницы (Word-файл)

Фрагмент текста работы

рассчитанного в среднем за месяц t на основе данных Банка России, по отношению к аналогичному показателю в месяце t-1;

 * - темп изменения цен производителей промышленной продукции за месяц t;

       * - инфляционные ожидания в месяце t;

     * - темп изменения денежного агрегата МО за месяц t-1.

    Исходя из предположения, что все вышеназванные показатели представлены не в процентах, а в относительных величинах, можно сформулировать следующую линеаризованную с помощью натуральных логарифмов экономическую модель индекса потребительских цен:

                         [1]

                            (t=1,2,…, T)

         Данное уравнение обладает, по крайней мере, двумя преимуществами. Если ИПЦ за месяц t не слишком высок (обычно, не больше 1,03-1,04), то процедура логарифмирования этого индекса с хорошей точностью воспроизводит соответствующее значение   в этом смысле  [1]  можно интерпретировать как экономическую модель инфляционных процессов в секторе домохозяйств.

Следует подчеркнуть еще одно важное обстоятельство. Суть его состоит в том, что расчет коэффициентов эластичности в [1]  одновременно решает одну из главных задач анализа динамики ИПЦ – задачу оценки влияния на этот индекс (либо на инфляцию) каждой из учитываемых экзогенных переменных.

Параметры 1,…, 4 определяются как коэффициенты регрессионного уравнения на априорно выбранном базисном периоде 0<=t<=T. Необходимое для этого программное обеспечение имеется в любых современных пакетах обработки статистической информации, которые вычисляют множественные коэффициенты корреляции, дают оценки для  1,…, 4, рассчитывают их стандартные ошибки и соответствующие значения критерия Стьюдента (t – критерия) и др. В таблице 3 представлены отдельные характеристики модели ИПЦ за последние три года.

                                  Таблица 3

Год

Коэффициенты эластичности

t-статистика эластичностей

а1

а2

а3

а4

а1

а2

а3

а4

1998

0,65

0,24

0,29

0,03

5,2

4,2

3,9

4,3

1999

0,45

0,22

0,23

0,05

10,8

2,1

2,2

2,2

2000

0,13

0,10

0,48

0,06

4,6

3,7

12,1

5,9

Как видно из данных таблицы, в 2000г. резко снизилась зависимость ИПЦ от валютного курса, что явилось следствием проводимой в стране денежно – кредитной политики. Существенно также сократилось влияние на ИПЦ динамики цен в сфере промышленного производства. И напротив, доминирующую роль в формировании инфляции стали играть поведенческие установки населения.

Следует отметить, что расчет стандартных ошибок является  необходимым, но отнюдь не достаточным условием для вывода относительно статистической значимости полученных оценок параметров 1,…, 4. Для каждого из них строится доверительный интервал с априорно  выбранной доверительной вероятностью (обычно равной 95%). Центром интервала является численное значение параметра регрессии, а длина равна удвоенному произведению стандартной ошибки на соответствующее теоретическое значение

t – критерия”. {1}.

2.4 Проблемы прогнозирования инфляции

“Приведенная выше экономическая модель [1] оказалась достаточно эффективной для использования ее в качестве инструмента факторного анализа помесячной динамики ИПЦ или инфляции. Даже без применения робастных схем она на 84-87% исчерпывает дисперсию эндогенной переменной. Это дает основание ввести понятие долгосрочных базовых факторов, которые определяют характер изменения так называемого ядра или базы инфляции, то есть той ее части, которая обладает относительно

Похожие материалы

Информация о работе